Day38：高级爬虫技术

在上一节中，我们讲解了一些反爬虫技术和反反爬虫技术，也介绍了基本的爬虫理论。在本节中，我们将探讨一些高级的爬虫技术，包括多线程爬虫、分布式爬虫和使用Cookie的爬虫。这些技术可以帮助我们更高效、更稳定地进行大规模数据的采集和处理。

1. 多线程爬虫

多线程爬虫是一种利用多个线程并发执行的方式来提高爬取效率的方法。通过同时执行多个任务，可以有效地利用系统资源，加快数据采集的速度。

import threading
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    # 处理响应数据
    content = response.text
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    titles = soup.find_all(['h1','h2'])
    for title in titles:
        print(title.text)

# 定义待爬取的 URL 列表：三个百度百科的链接
urls = ['https://baike.baidu.com/item/Python/407313?fr=aladdin', 'https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB/5162711?fromModule=lemma_search-box&fromtitle=%E7%88%AC%E8%99%AB&fromid=22046949', 'https://baike.baidu.com/item/pandas?fromModule=lemma_search-box']

# 创建线程列表
threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=fetch_data, args=(url,))
    threads.append(thread)
    # 启动线程
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

在上述示例中，我们定义了一个 fetch_data 函数，用于向指定的 URL 发送请求并处理响应数据。然后，我们创建了多个线程，并将待爬取的 URL 分配给不同的线程进行处理。最后，使用 join 方法等待所有线程执行完成。因为是多线程运行，故输出顺序并不一定会按照url给定的顺序。

2. 分布式爬虫

分布式爬虫是指将爬取任务分发到多台机器上进行并行处理的一种爬虫方式。这种方式可以充分利用多台机器的计算资源，加速数据采集的过程。

分布式爬虫通常需要使用消息队列来协调任务的分发和结果的收集。常用的消息队列包括 RabbitMQ、Redis 等。下面是一个使用 RabbitMQ 的示例：

import pika
import requests

# 连接 RabbitMQ，这里需要设置本地主机IP地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明队列
channel.queue_declare(queue='urls')

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    # 处理响应数据
    # ...

# 定义待爬取的 URL 列表
urls = ['https://www.example.com/page1', 'https://www.example.com/page2', 'https://www.example.com/page3']

# 将 URL 列表发送到队列
for url in urls:
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='urls', body=url)

# 关闭连接
connection.close()

在上述示例中，我们首先连接到 RabbitMQ，并声明了一个名为 "urls" 的队列。然后，我们定义了 fetch_data 函数，用于发送请求并处理响应数据。接下来，我们将待爬取的 URL 列表逐个发送到队列中。

在另一台机器上，我们可以启